基于遷移學(xué)習(xí)的飛行器高低階精度數(shù)據(jù)融合方法

摘要： 為提升飛行器氣動(dòng)性能分析效率、降低所需成本，采用了兩種基于遷移學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合智能預(yù)測(cè)方法：一種是根據(jù)樣本特征進(jìn)行權(quán)重配比的多保真度融合方法，利用自適應(yīng)提升算法進(jìn)行樣本錯(cuò)誤率評(píng)估，并依據(jù)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合；另一種是基于模型的參數(shù)凍結(jié)遷移方法，將高低階精度數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)模型意義上的數(shù)據(jù)融合。兩種方法均考慮將高階精度的風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)與低階精度的CFD數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合訓(xùn)練，...